標準偏差の信頼度<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />それぞれの分布を調べる以外に、Std Deviationsの束にConfidence（.9など）をグラフ化する方法はありますか？たぶん私は今朝脳死したばかりです。
*編集*今、これをやっているだけですが、もっと良い方法があるように感じます。
バツ = 現在のレポート （） ;
EST（東部基準時 = （バツ << xpath （ "// OutlineBox [text（）= '信頼区間'] / TableBox / NumberColBox [1] / NumberColBoxItem [2] / text（）" ）） ;
国際協会 = （バツ << xpath （ "// OutlineBox [text（）= '信頼区間'] / TableBox / NumberColBox [2] / NumberColBoxItem [2] / text（）" ）） ;
UCI = （バツ << xpath （ "// OutlineBox [text（）= '信頼区間'] / TableBox / NumberColBox [3] / NumberColBoxItem [2] / text（）" ）） ;
新しいテーブル （ 「シグマGRR」 、
新しいコラム （ "見積り" 、キャラクター 、 SetValues（est）） 、
新しいコラム （ 「国際協会」 、キャラクター 、 SetValues（LCI）） 、
新しいコラム （ 「UCI」 、キャラクター 、 SetValues（UCI）） 、
;
標準偏差の信頼性についてここに私たちのライセンスのほとんどはJMP Proではありません。
標準偏差の信頼性について見てください Efron、B。（1987）、「ブートストラップ信頼区間の向上」、Journal of the the American Statistical Association、82：397、171-185
標準偏差の信頼性についてそう、smoore2、ブートストラップはこれを行うための「たくさんの、たくさんの方法」のうちの1つで、それにはいくつかの利点があります。
私はJMPが彼らのブートストラップ推定に対してもっと良いアプローチを実行したことを願います。 私はサンタにこのクリスマスを頼む。
私は私の考えでは、より防御的な方法であるR "boot"パッケージからBias Corrected Accelerated（BCa）推定を得るためにアドインを書かなければなりませんでした。
より多くの人が一斉に声を上げた場合、サンタさんは私たちの言うことを聞くでしょう？
標準偏差の信頼性について統計に「ブートストラップ」機能を使用しないのはなぜですか。
標準偏差の信頼性についてこんにちは、ヴィンス！
これを行うには多くの方法があるので、これがあなたが求めるものであることを確信しているわけではありませんが、あなたはいつでも "自分自身をロール"することができます...
名前のデフォルトはここにあります（1）。
//問題のデータセットを開きます。
BigClass_dt = Open（ "$ SAMPLE_DATA / Big Class.jmp"）;
//年齢による標準偏差を要約します。
BigClassSummary_dt = BigClass_dt <<概要（
グループ（年齢）
標準偏差（：高さ）
出力テーブル名（ "Big Class Summary"））;
// alphaをテーブル変数として設定します。
BigClassSummary_dt <<テーブル変数の設定（ "alpha"、0.10）;
//信頼区間を計算する
BigClassSummary_dt <<新しい列（ "LCI"、
数値、連続、
式（Root（（（：N Rows - 1）*：Name（ "Std Dev（height）"）^ 2）/ ChiSquare Quantile（1 - ：alpha / 2、：N Rows - 1）、2））、
評価式）;
BigClassSummary_dt <<新しい列（ "UCI"、
数値、連続、
式（Root（（（：N Rows - 1）*：Name（ "Std Dev（height）"）^ 2）/ ChiSquare Quantile（：alpha / 2、：N Rows - 1）、2））、
評価式）;
//飛んできた統計をもっと楽しみましょう！
